Использование искусственных нейронных сетей и вейвлет-анализа для повышения эффективности в задачах распознавания и классификации

Диссертация на соискание ученой степени кандидата физико - математических наук. Иваново, 2004

Специальность: 05.13.18 - математическое моделирование, численные методы и комплексы программ.

Глава 1
Основные понятия ИНС.
1.1. Искусственные нейронные сети. Их основные типы, используемые в физике.
1.2. Краткий обзор существующих парадигм ИНС.
1.2.11 Нейронные сети, обучаемые по методу имитации отжига.
1.2.2. ART-1 network. (Adaptive Resonance Theory Network - 1)
1.2.3. Двунаправленная ассоциативная память (ДАП) Наиболее
1.2.4. Машина Больцмана
1.2.5. Сеть встречного распространения
1.2.6. MAXNET - сеть поиска максимума с прямыми связями Сеть
1.2.7. Генетический алгоритм обучения
1.2.8. Сеть Хемминга
1.2.9. Сеть Хопфилда
1.2.10. Сеть Кохонена
1.2.11. Однослойный персептрон
1.3. Применение полносвязных ИНС
1.3.1 Сегментная модель ХНС
1.3.2 Эластичные нейронные сети
1.3.3 Нейронные сети радиально-базисного типа
Глава 2
2.1 Методы классификации данных.
2.1.1 Методы многомерной классификации данных.
2.1.2 Методы классификации данных, использующие понятие дистанционной меры и нечеткого множества.
2.1.3 Основная задача кластерного анализа
2.1.4 Методы классификации данных, основанные на использовании функции расстояния.
2.1.5 Классификация методов кластерного анализа, основанных на использовании понятий дистанционной меры и нечеткого множества.
2.2. Самонастраивающаяся нейронная сеть радиально базисного типа.
2.2.1. Обучение радиальных нейронов СНРБ-сети.
2.2.2. Обучение третьего слоя.
2.2.3. Сравнение МСП, RBF и СНРБ-сетей.
Глава 3
Приложение СНРБ-сети для распознавания изображений
3.1. Метод главных компонент как дополнительный слой СНРБ-сети
3.2. Первые результаты
Глава 4 Вейвлет-анализ и его приложения в сочетании с нейронными сетями.
4.1 Дискретное вейвлет-преобразование.
4.2 Разложение по вейвлет-пакетам
4.4 Алгоритм распознавания номеров автомобилей по изображениям
4.4.1 Вейвлет-преобразование изображения
4.4.2 Бинаризация пикселей в вейвлет-домене для выделение области номера
4.4.3 Представление результатов первого этапа
4.4.4 Контрастирование фрагментов и разбиение номера на сегменты Контрастирование
4.5 Алгоритм поиска адронных струй на основе вейвлет преобразования
Заключение
Список литературы